CN114199258A - 多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪*** - Google Patents
多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪*** Download PDFInfo
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Abstract
一种多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***,其特征在于,所述***包括载运工具终端、集装箱终端、远程数字化监控平台;载运工具终端在集装箱关联状态下启用,用于采集集装箱高精度定位信息和其他状态信息,并发送至远程数字化监控平台;集装箱终端在集装箱非关联状态下启用,用于采集集装箱状态信息,并发送至远程数字化监控平台;远程数字化监控平台用来记录和可视化相关信息,通过轨迹填充和匹配模块对在途定位数据进行修正,通过车‑箱绑定模块发送指令给载运工具终端和集装箱终端完成集装箱‑载运工具的关联和解绑,保证集装箱在多式联运转接过程中的安全性和定位准确性。
Description
技术领域
本发明涉及集装箱定位技术领域,特别涉及一种多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***。
背景技术
以物流运输服务业为代表的交通运输行业利用卫星定位导航***,实现了对货物和车辆行驶状态的全程监控和可视化管理。集装箱作为物流运输的运载单元,人们对集装箱在运输过程中进行远程监控和在途跟踪的要求也越来越高。以美国GE、中国CIMC为核心的企业提出了智能集装箱的概念,通过集装箱智能终端实现采集集装箱状态、位置等信息,并通过蜂窝网络、卫星网络等与远程监控平台通信。在此基础上,我国现有的集装箱定位追踪大多采用GPS、北斗实现对集装箱的连续定位追踪,或是在固定物流节点通过扫描集装箱上的RFID或条码,读取货物信息与数据库匹配,实现货物的点对点跟踪。
现有技术主要存在以下问题:(1)集装箱定位设备通常安装在集装箱外壳上,采用微型蓄电池供电,而集装箱运输周期长,定位与通信功耗大,会长期处于无人维护的状态;(2)集装箱在运输过程中采集的都是低精度、低频的定位轨迹数据,且当集装箱处于隧道、高架、高大建筑物等复杂环境下时信号丢失,造成定位精度下降、轨迹缺失、轨迹漂移等问题,而在集装箱上安装高精度定位模块成本过高;(3)集装箱多式联运涉及公铁水等多个运输场景,集装箱的高精度定位可以为货物的交接和生产、运输计划的制定提供更加实时和准确的集装箱转移信息,现有的集装箱定位技术在这一层面上的应用没有得到体现。
发明内容
有鉴于此,本发明提供一种多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***。
一种多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***,所述***包括载运工具终端、远程数字化监控平台、集装箱终端;
载运工具终端在集装箱关联状态下启用,用于实现集装箱和载运工具的匹配、集装箱高精度定位信息和其他状态信息的采集,并将采集到的信息发送给远程数字化监控平台;
集装箱终端在集装箱非关联状态下启用,用于实现集装箱和载运工具的匹配、集装箱的状态信息的采集,并将匹配结果和采集的信息发送至远程数字化监控平台;
远程数字化监控平台用于发送指令控制载运工具和集装箱的关联与解绑,根据集装箱终端返回的匹配结果设置集装箱-载运工具关联状态或非关联状态;远程数字化监控平台还根据接收到的信息来记录和显示载运工具和集装箱的标识信息和状态信息,对集装箱的状态进行监测和预警。
在本发明所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***中,
载运工具终端包括第一主控芯片、高精度定位模块、OBD接口、第一近程通信装置和第一远程通信装置;第一主控芯片分别与高精度定位模块、OBD接口、第一近程通信装置和第一远程通信装置连接;
高精度定位模块用于获取高精度定位信息,并将高精度定位信息发送给第一主控芯片;
OBD接口连接所述载运工具的车载诊断***,以获取所述载运工具的状态信息,并将载运工具的状态信息发送给第一主控芯片,通过OBD接口向载运工具终端供电;
第一近程通信装置用于与集装箱终端的第二近程通信装置匹配,第一近程通信装置还用于获取集装箱上的配对信息和传感器的信息,并将获取的信息发送给第一主控芯片;
第一主控芯片用于控制高精度定位模块、OBD接口、第一近程通信装置和第一远程通信装置工作;并将接收到的信息发送至远程数字化监控平台。
在本发明所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***中,
所述高精度定位模块获取的高精度定位信息包括:载运工具的经纬度、方向角、瞬时速度、时间戳数据;
所述OBD接口获取所述载运工具的状态信息包括:载运工具的发动机转速、车速、油耗数据;
所述第一近程通信装置获取集装箱信息包括提前写入的集装箱的箱号、货物种类、数量等标识信息,第一近程通信装置获取的集装箱传感器的信息包括集装箱的温湿度、压力信息。
在本发明所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***中,
集装箱终端包括第二主控芯片、定位模块、第二近程通信装置、第二远程通信装置、报警装置、电源;第二主控芯片分别与定位模块、第二近程通信装置、第二远程通信装置、报警装置、电源连接;
定位模块用于获取集装箱的定位信息,并发送到第二主控芯片;
第二近程通信装置用于与载运工具终端第一近程通信装置匹配,第二近程通信装置还用于获取传感器被激活后发送的数据信息,并转发给第二主控芯片;
报警装置用于在载运工具和集装箱匹配错误时发出报警;
电源用于为集装箱终端供电;
第二主控芯片用于控制定位模块、第二近程通信装置、第二远程通信装置、报警装置工作,并将接收到的信息发送至远程数字化监控平台。
在本发明所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***中,
远程数字化监控平台包括轨迹填充及匹配模块、GIS地图可视化模块、集装箱信息查询管理模块、状态监测与预警模块、车-箱关联绑定模块、通信模块和数据库;
通信模块用于将从载运工具终端以及集装箱终端处接收的信息写入数据库中;
数据库用于保存从载运工具终端以及集装箱终端处接收的信息,接收的信息中包括载运工具和集装箱的静态标识数据和动态状态数据;
车-箱关联绑定模块用于实现集装箱-载运工具的关联绑定;
集装箱信息查询管理模块用于访问数据库中载运工具和集装箱静态数据和动态数据;
轨迹填充及匹配模块用于从数据库中读取集装箱轨迹动态数据,对集装箱轨迹数据进行填充和匹配,从而实现对集装箱轨迹数据进行修正;
GIS地图可视化模块用于将修正后的集装箱轨迹数据显示在电子地图上;
状态监测与预警模块用于根据载运工具和集装箱动态数据与预设的阈值进行对比,在超过预设的阈值时报警。
在本发明所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***中,车-箱关联绑定模块用于实现集装箱-载运工具的关联绑定,在集装箱装上载运工具之前,远程数字化监控平台向载运工具终端下发母钥,当集装箱第二近程通信装置进入载运工具第一近程通信装置信号发射范围之内时进行密钥匹配,并将匹配结果通过第二远程通信装置发送给远程监控数字化平台,匹配成功则将集装箱设为关联状态,关联状态下远程数字化监控平台发送指令启用载运工具终端。向远程数字化监控平台请求集装箱-载运工具解绑时,将集装箱设为非关联状态,非关联状态下远程数字化监控平台发送指令启用集装箱终端。
在本发明所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***中,
轨迹填充及匹配模块包括轨迹预处理模块、路网数据预处理模块、缺失轨迹点预测模块、候选路段筛选模块、联合概率计算模块、路段匹配模块;
轨迹预处理模块用于对集装箱的轨迹动态数据进行预处理,并将预处理后的结果发送给缺失轨迹点预测模块;
路网数据预处理模块用于对集装箱所在区域的路网数据进行预处理,并将预处理后的结果发送给缺失轨迹点预测模块;
缺失轨迹点预测模块用于根据从轨迹预处理模块处接收到的结果,对集装箱缺失轨迹点进行预测和补全,并将补全后的结果发送给候选路段筛选模块;
候选路段筛选模块用于根据缺失轨迹点预测模块发送的预测的结果创建候选路段集,并将候选道路集发送给联合概率计算模块;
联合概率计算模块用于根据候选道路集计算轨迹点的观测概率和转移概率,二者乘积的结果为轨迹点的联合概率,并将轨迹点的联合概率发送给路段匹配模块;
路段匹配模块用于从起始轨迹点开始逐步求解所有可达轨迹点的联合概率,直至到达最后一个轨迹点,从联合概率最大的轨迹终点回溯得到最优匹配路段,为地图匹配的结果,并将匹配的结果发送给GIS地图可视化模块。
在本发明所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***中,
轨迹预处理模块用于根据集装箱与载运工具进行关联绑定的定位起止时间约束条件,从数据库提取相应轨迹数据;当相邻轨迹点距离未超过设置的距离阈值且速度小于速度阈值时,判定轨迹点为冗余点,进行删除;当速度超过最高限速或经纬度超过地理围栏经纬度限制时,判定轨迹点为异常点,进行删除,并删除速度为0的轨迹点,以及删除经纬度缺失的轨迹点,并将预处理后的结果发送给缺失轨迹点预测模块;
路网数据预处理模块用于获取所在区域的路网数据,建立有向图提取道路节点和路段,将道路的交叉点或终点加入节点集,将两节点之间的路段加入边集,节点属性包括节点编号、节点坐标,路段属性包括路段编号、路段起止点坐标、道路等级。将路网数据预处理的结果发送给缺失轨迹点预测模块;
缺失轨迹点预测模块用于预测集装箱缺失轨迹点的经度和纬度,当载运工具/集装箱经过卫星信号被遮挡的地方造成轨迹缺失时,将轨迹点前N个时间点的数据输入已训练好的LSTM网络模型,预测值为该时间点的经纬度,并将预测经纬度值加入原轨迹序列,重复此操作,直到卫星信号恢复正常;离线训练时选取轨迹数据的位置纬度、经度、时间差、距离、速度、加速度作为特征,采用滑动窗口依次提取前N个时间步长的数据作为训练样本输入多输入-单输出的长短期记忆网络LSTM模型,第N+1个数据作为标签,对权重和偏置通过模型进行训练。
候选路段筛选模块用于创建候选路段集,根据所使用的定位设备的定位误差确定MBR区域,搜索轨迹序列中每个轨迹点的邻近节点,如果路段在MBR区域之内,且路段限速值大于车辆速度,将此路段加入候选路段集,轨迹点到该候选路段的垂直投影点为候选点;
联合概率计算模块用于计算轨迹点的观测概率和转移概率,在计算观测概率时综合考虑距离和方向因素,考虑距离因素,预设观测点和候选点的距离服从均值为0,方差为定位误差的标准差的高斯分布,考虑方向因素,观测概率被表示为候选路段方向角和载运工具速度方向角的余弦值,并将其限定在0~1范围内,二者乘积作为最终的观测概率;将与观测点距离超过预设距离长度的路段的观测概率设置为0,转移概率被表示为相邻两个轨迹点的观测距离和对应候选点距离之差的指数函数,且两者差值越小,该候选点的概率越大,观测概率和联合概率的乘积为联合概率,并将计算结果发送给路段匹配模块;
路段匹配模块用于从起始轨迹点开始逐步求解所有可达轨迹点的联合概率,直至到达最后一个轨迹点,从联合概率最大的轨迹终点回溯得到最优匹配路段,为地图匹配的结果,并将道路匹配结果发送给GIS地图可视化模块。
有益技术效果:本发明的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***相对于现有技术,通过载运工具-集装箱的数字化关联,将集装箱的定位分为两个阶段:关联状态定位和非关联状态定位,来实现集装箱的在途高精度定位和安全保障。当集装箱处于关联状态,借助于载运工具的高精度定位与状态数据,,间接得到更高精度的集装箱定位数据,当集装箱处于非关联状态(如堆场堆存状态或者错误搬运状态),启动集装箱终端获取定位与状态数据,确保集装箱不被偷窃转移。针对定位数据中存在轨迹点缺失和漂移问题,本专利提出一种基于数据驱动的机器学习轨迹点预测和匹配算法,以获取更精细的集装箱运动轨迹和位置,同时载运工具-集装箱的关联绑定,通过时间和位置的多重约束,保证了多式联运转接过程中定位的准确性。
附图说明
图1是本发明实施例提供的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***结构框图。
图2是本发明实施例提供的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***使用的方法流程图;
图3是本发明实施例提供的轨迹预测效果图;
图4是本发明实施例提供的轨迹匹配效果图;
图5是本发明实施例提供的集装箱定位追踪效果图。
具体实施方式
如图1所示,在本发明实施例中,本申请实施例公开一种多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***,所述***包括载运工具终端、集装箱终端、远程数字化监控平台;
载运工具终端在集装箱关联状态下启用,用于实现集装箱和载运工具的匹配、集装箱高精度定位信息和其他状态信息的采集,并将采集到的信息发送给远程数字化监控平台;
集装箱终端在集装箱非关联状态下启用,用于实现集装箱和载运工具的匹配、集装箱的状态信息的采集,并将匹配结果和采集的信息发送至远程数字化监控平台;
远程数字化监控平台用于发送指令控制载运工具和集装箱的关联和解绑,根据集装箱终端返回的匹配结果设置集装箱-载运工具关联状态或非关联状态;远程数字化监控平台还根据接收到的信息来记录和显示载运工具和集装箱的标识信息和状态信息,对集装箱的状态进行监测和预警。
在本发明所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***中,
载运工具终端包括第一主控芯片、高精度定位模块、OBD接口、第一近程通信装置和第一远程通信装置;第一主控芯片分别与高精度定位模块、OBD接口、第一近程通信装置和第一远程通信装置电连接;
高精度定位模块用于获取高精度定位信息,并将高精度定位信息发送给第一主控芯片;
OBD接口连接所述载运工具的车载诊断***,以获取所述载运工具的状态信息,并将载运工具的状态信息发送给第一主控芯片,通过OBD接口为载运工具终端供电;
第一近程通信装置用于与集装箱终端的第二近程通信装置匹配;第一近程通信装置还用于读取集装箱的信息和传感器的信息,并将读取的信息发送给第一主控芯片;
第一主控芯片用于控制高精度定位模块、OBD接口、第一近程通信装置和第一远程通信装置工作;并将接收到的信息发送至远程数字化监控平台。第一近程通信装置包括但不限于RFID、蓝牙、NFC等。
在本发明所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***中,
所述高精度定位模块获取的高精度定位信息包括:载运工具的经纬度、方向角、瞬时速度、时间戳数据;
所述OBD接口获取所述载运工具的状态信息包括:载运工具的发动机转速、车速、油耗数据;
第一近程通信装置读取的集装箱上的信息包括提前写入集装箱的箱号、货物种类、数量等标识信息,第一近程通信装置读取的集装箱传感器的信息包括集装箱的温湿度、压力信息。
在本发明所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***中,
集装箱监控终端包括第二主控芯片、定位模块、第二近程通信装置、第二远程通信装置、报警装置、电源;第二主控芯片分别与定位模块、第二近程通信装置、第二远程通信装置、报警装置、电源连接;
定位模块用于获取集装箱的定位信息,并发送到第二主控芯片;
第二近程通信装置用于与载运工具第一近程通信装置匹配;第二近程通信装置还用于获取传感器被激活后发送的数据信息,并转发给第二主控芯片;第二近程通信装置包括但不限于RFID、蓝牙、NFC等;
报警装置用于在载运工具和集装箱匹配错误时发出报警;
电源用于为集装箱终端供电;
第二主控芯片用于控制定位模块、第二近程通信装置、第二远程通信装置、报警装置工作,并将接收到的信息发送至远程数字化监控平台。
在本发明所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***中,
所述集装箱终端贴置在集装箱外壁或以电子锁的形式挂在集装箱箱门上。
在本发明所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***中,
远程数字化监控平台包括轨迹填充及匹配模块、GIS地图可视化模块、集装箱信息查询管理模块、状态监测与预警模块、车-箱关联绑定模块、通信模块和数据库;
通信模块用于将从载运工具终端以及集装箱终端处接收的信息写入数据库中;
数据库用于保存从载运工具终端以及集装箱终端处接收的信息,接收的信息中包括载运工具和集装箱的静态表示数据和动态状态数据;
车-箱关联绑定模块用于实现集装箱-载运工具的关联绑定;
集装箱信息查询管理模块用于访问数据库中载运工具和集装箱静态和动态数据;
轨迹填充及匹配模块用于从数据库中读取集装箱轨迹动态数据,对集装箱轨迹数据进行填充和匹配,从而实现对集装箱轨迹数据进行修正;
GIS地图可视化模块用于将修正后的集装箱轨迹数据显示在电子地图上;
状态监测与预警模块用于根据载运工具和集装箱动态数据与预设的阈值进行对比,在超过预设的阈值时报警。
在本发明所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***中,数据库中包括集装箱表、载运工具表、行驶日志表;
集装箱表记录集装箱的相关属性信息,包括集装箱箱号、货物信息、始发地、目的地信息,其中集装箱箱号为主关键字;
载运工具表记录载运工具的相关属性信息,包括载运工具编号、驾驶员信息,其中载运工具编号为主关键字;
集装箱日志表记录集装箱的运行轨迹,包括集装箱箱号、经纬度、接收时间、温湿度、压力,其中集装箱箱号为主关键字。
在本发明所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***中,
车-箱关联绑定模块用于实现集装箱-载运工具的关联绑定,在集装箱装上载运工具之前,远程数字化监控平台向载运工具终端下发母钥,当集装箱第二近程通信装置进入载运工具第一近程通信装置发射范围之内时进行密钥匹配,并将匹配结果返回给远程监控数字化平台。匹配成功则将集装箱设为关联状态,关联状态下远程数字化监控平台发送指令启用载运工具终端。向远程数字化监控平台请求集装箱-载运工具解绑时,将集装箱设为非关联状态,非关联状态下远程数字化监控平台发送指令启用集装箱终端。
在本发明所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***中,
轨迹填充及匹配模块包括轨迹预处理模块、路网数据预处理模块、缺失轨迹点预测模块、候选路段筛选模块、联合概率计算模块、路段匹配模块;
轨迹预处理模块用于对集装箱的轨迹动态数据进行预处理,并将预处理后的结果发送给缺失轨迹点预测模块;
路网数据预处理模块用于对集装箱所在区域的路网数据进行预处理,并将预处理后的结果发送给缺失轨迹点预测模块;
缺失轨迹点预测模块用于根据从轨迹预处理模块处接收到的结果,对集装箱缺失轨迹点进行预测和补全,并将补全后的结果发送给候选路段筛选模块;
候选路段筛选模块用于根据缺失轨迹点预测模块发送的预测的结果创建候选路段集,并将候选道路集发送给联合概率计算模块;
联合概率计算模块用于根据候选道路集计算轨迹点的观测概率和转移概率,二者乘积的结果为轨迹点的联合概率,并将轨迹点的联合概率发送给路段匹配模块;
路段匹配模块用于从起始轨迹点开始逐步求解所有可达轨迹点的联合概率,直至到达最后一个轨迹点,从联合概率最大的轨迹终点回溯得到最优匹配路段,为地图匹配的结果,并将匹配的结果发送给GIS地图可视化模块。
在本发明所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***中,
轨迹预处理模块用于根据集装箱与载运工具进行关联绑定的定位起止时间约束条件,从数据库提取相应轨迹数据;当相邻轨迹点距离未超过设置的距离阈值且速度小于速度阈值时,判定轨迹点为冗余点,进行删除;当速度超过最高限速或经纬度超过地理围栏经纬度限制时,判定轨迹点为异常点,进行删除,并删除速度为0的轨迹点,以及删除经纬度缺失的轨迹点,并将预处理后的结果发送给缺失轨迹点预测模块;
路网数据预处理模块用于获取所在区域的路网数据,建立有向图提取道路节点和路段,将道路的交叉点或终点加入节点集,将两节点之间的路段加入边集,节点属性包括节点编号、节点坐标,路段属性包括路段编号、路段起止点坐标、道路等级。将路网数据预处理的结果发送给缺失轨迹点预测模块;
缺失轨迹点预测模块用于预测集装箱缺失轨迹点的经度和纬度,当载运工具/集装箱经过卫星信号被遮挡的地方造成轨迹缺失时,将轨迹点前N个时间点的数据输入已训练好的LSTM网络模型,预测值为该时间点的经纬度,并将预测经纬度值加入原轨迹序列,重复此操作,直到卫星信号恢复正常。离线训练时选取轨迹数据的纬度、经度、时间差、距离、速度、加速度作为特征,采用滑动窗口依次提取前N个时间步长的数据作为训练样本输入多输入-单输出的长短期记忆网络LSTM模型,第N+1个数据作为标签,对权重和偏置通过模型进行训练;
候选路段筛选模块用于创建候选路段集,根据所使用的定位设备的定位误差确定MBR区域,搜索轨迹序列中每个轨迹点的邻近节点,如果路段在MBR区域之内,且路段限速值大于车辆速度,将此路段加入候选路段集,轨迹点到该候选路段的垂直投影点为候选点;
联合概率计算模块用于计算轨迹点的观测概率和转移概率,在计算观测概率时综合考虑距离和方向因素,考虑距离因素,预设观测点和候选点的距离服从均值为0,方差为定位误差的标准差的高斯分布,考虑方向因素,观测概率被表示为候选路段方向角和载运工具速度方向角的余弦值,并将其限定在0~1范围内,二者乘积作为最终的观测概率;将与观测点距离超过预设距离长度的路段的观测概率设置为0,转移概率被表示为相邻两个轨迹点的观测距离和对应候选点距离之差的指数函数,且两者差值越小,该候选点的概率越大,观测概率和联合概率的乘积为联合概率,并将计算结果发送给路段匹配模块;
路段匹配模块用于从起始轨迹点开始逐步求解所有可达轨迹点的联合概率,直至到达最后一个轨迹点,从联合概率最大的轨迹终点回溯得到最优匹配路段,为地图匹配的结果,并将道路匹配结果发送给GIS地图可视化模块。
以下结合图1-图5,对本发明实施例的原理进行进一步的解释。
一种多式联运集装箱的数字化关联与高精度定位追踪***,包括载运工具终端、远程数字化监控平台、集装箱终端三部分。***如图1所示。
(1)载运工具终端主要负责集装箱和载运工具的匹配、集装箱高精度定位信息和其他状态信息的采集,在集装箱关联状态下使用。载运工具终端包括第一主控芯片、高精度定位模块、OBD接口、第一近程通信装置和第一远程通信装置。第一远程通信装置还内设第一4G/5G通信模块和第一卫星通信模块。
第一主控芯片连接高精度定位模块、OBD接口、第一近程通信装置和第一远程通信装置,通过MCU控制其他模块工作。高精度定位模块获取载运工具的经纬度、方向角、瞬时速度、时间戳数据,采用伪距差分定位,定位精度可达亚米级。OBD接口连接载运工具的车载诊断***,以获取载运工具的发动机转速、车速、油耗等数据,如果载运工具无车载诊断***,也可通过集装箱内的相关运动传感器获取运动状态数据。
第一近程通信装置根据从远程数字化监控平台接收到的母钥,向集装箱第二近程通信装置发送母钥信息,根据返回的信息判断集装箱和载运工具是否匹配。第一近程通信装置还获取集装箱上的电子标签和传感器的信息。集装箱靠近载运工具的一端安装有电子标签,电子标签通过***软件和写卡器提前写入集装箱的箱号、货物种类、数量等标识信息,这些信息可被载运工具终端的第一近程通信装置或物流节点(如闸口处)的标签读取器读取。传感器包括温度、湿度、压力、陀螺仪、加速度传感器,安装于集装箱内壁的一些关键点,天线安装于通风口或箱门外,考虑金属对传感器数据传输的干扰以及节点分布于集装箱内不同位置,采用增加冗余天线的方法扩大通信范围。电子标签和标签传感器都为超高频无源标签,在恶劣环境中很少受到干扰,适合多式联运复杂的运输环境。
第一远程通信装置完成指令的接收和状态信息的发送,为保证信息传输的实时性和可靠性,采用双模通信,在蜂窝网络覆盖的地方采用4G/5G通信,覆盖不到的地方自动切换为卫星通信。载运工具终端将所有数据打包并以一定格式通过第一远程通信装置发送给远程数字化监控平台。载运工具终端通过载运工具供电,解决了定位装置安装在集装箱上造成的电池寿命短的问题。
(2)集装箱终端主要负责集装箱温湿度、压力、位置等状态信息的采集与传输,在集装箱非关联状态下使用,与载运工具终端配合使用完成集装箱全程的定位与监控。集装箱监控终端包括第二主控芯片、定位模块、第二近程通信装置、第二远程通信装置、电源。集装箱终端贴在集装箱外壁或以电子锁的形式挂在箱门上。
第二主控芯片与定位设备、第二近程通信装置、第二远程通信装置、电源连接,通过MCU控制上述内部模块工作。定位模块采用单点定位,定位精度在5-10米,成本较低。第二近程通信装置接收载运工具第一近程通信装置的信息后,返回自身信息,根据接收到的信息判断集装箱和载运工具是否匹配,并将匹配结果通过第一远程通信装置发送给远程数字化监控平台,若匹配失败启动报警装置。第二近程通信装置还周期性发射射频电波,传感器被激活后发送数据给第二近程通信装置。远程通信采用4G/5G/卫星通信,将所采集数据发送给远程数字化监控平台。
(3)远程数字化监控平台主要用来记录和显示载运工具和集装箱的标识信息和状态信息及其关联状态,对集装箱的状态进行监测和预警。主要由轨迹填充及匹配模块、GIS地图可视化模块、集装箱信息查询管理模块、状态监测与预警模块、车-箱关联模块、通信模块和数据库模块组成。
数据库用来保存从载运工具终端以及集装箱监控终端处接收的信息,接收的信息中包括载运工具和集装箱的静态标识数据和动态状态数据。
轨迹填充及匹配模块、GIS地图可视化模块、状态监测与预警模块和通信模块主要访问集装箱动态数据。
通信模块将从载运工具终端以及集装箱监控终端处接收的信息写入数据库中,轨迹填充及匹配模块从数据库中读取轨迹动态数据,使用相关算法对轨迹数据进行填充和匹配,GIS地图可视化模块将修正后的轨迹数据显示在电子地图上,状态监测与预警模块对温湿度、压力等其他数据图表可视化,在温湿度、压力等超过设定阈值时报警。
车-箱关联绑定模块用于实现集装箱-载运工具的关联绑定。
集装箱信息查询管理模块访问载运工具和集装箱静态数据,查询载运工具和集装箱的基本信息。
数据库中载运工具表记录载运工具的相关属性信息,如载运工具编号、驾驶员信息等,其中载运工具编号为主关键字,集装箱表记录集装箱的相关属性信息,如集装箱箱号、货物信息、始发地、目的地等信息,其中集装箱箱号为主关键字。集装箱日志表记录集装箱的运行轨迹,如集装箱箱号、经纬度、接收时间、温湿度、压力等,其中集装箱箱号为主关键字。
GIS地图可视化模块可通过查询集装箱箱号或载运工具编号,在电子地图中显示车辆位置,并可对集装箱某段时间段内行驶的轨迹进行回放。除此之外,还可以设置不同形状的地理围栏对集装箱运行轨迹进行监控,当集装箱行驶在道路上时,预先在***设定行驶路线,当集装箱运行偏离预设行驶路线时,发出报警,当集装箱停留在堆场时,以堆场边界形状设定地理围栏。
在上述***框架下,不同于普通的车辆定位,集装箱定位存在两个主要问题:(1)集装箱在复杂环境下定位信号丢失造成的轨迹缺失和轨迹漂移问题;(2)集装箱在公路、铁路、水路等多式联运环境中定位信息的衔接问题。为解决这个两个问题,本发明实施创造性地提出了一种载运工具-集装箱的数字化关联方法和基于数据驱动的集装箱轨迹填充、匹配算法,将这两种方法融合到设计的***中,能有效提高集装箱的定位精度和轨迹的精确度。以下是对该流程的具体阐述,流程如图2所示。
步骤(1)在车-箱关联绑定模块进行。
(1)集装箱-载运工具的关联绑定。在集装箱装上载运工具之前,远程数字化监控平台向载运工具终端下发母钥。当集装箱第二近程通信装置进入载运工具第一近程通信装置信号发射范围之内时进行密钥匹配,,并将匹配结果返回给远程监控数字化平台。载运工具-集装箱的关联绑定可以减少集装箱的误装率,提高作业效率,防止匹配错误导致的后续的集装箱定位错误。
1)如果匹配成功,则远程数字化监控平台将集装箱-载运工具设为关联状态,并启动载运工具终端开始传输高精度定位信息和其他状态信息到远程数字化监控平台。
2)若匹配不成功,则集装箱终端的报警装置发出报警;
3)当集装箱从载运工具上卸载时,通过手持设备或其他设备将卸载信息发送给远程数字化监控平台,解绑载运工具和集装箱,将集装箱和载运工具设为非关联状态,并启动集装箱终端开始传输状态信息到远程数字化监控平台。若集装箱再转运到其他载运工具上,重复步骤1)-3)。
(2)集装箱轨迹数据采集。定位设备采集集装箱所在位置的经纬度、方向角、瞬时速度和时间戳信息。为更全面反映集装箱的运行状态,为轨迹填充和匹配提供数据支撑,采用OBD接口获取载运工具在行驶过程中的速度、加速度等数据,此数据也可以通过加速度传感器、陀螺仪等获取。远程数字化监控平台可以设置数据的传输频率,一般为30-300秒/次。
步骤(3)-步骤(8)在地图填充及匹配模块进行,针对的是在途定位。
(3)轨迹数据预处理。根据车-箱关联模块的定位起止时间约束条件,从数据库提取相应轨迹数据到轨迹预处理模块。当相邻轨迹点距离未超过设置的距离阈值且速度小于速度阈值时,判定轨迹点为冗余点,进行删除。当速度超过最高限速或经纬度超过地理围栏经纬度限制时,判定轨迹点为异常点,进行删除。删除速度为0的点。删除经纬度缺失的轨迹点。
(4)路网数据预处理。从OpenStreetMap等地图服务平台获取所在区域的路网数据,在路网数据预处理模块建立有向图提取道路节点和路段,节点属性包括节点编号、节点坐标,路段属性包括路段编号、路段起止点坐标、道路等级。
(5)缺失轨迹点预测。缺失轨迹点预测模块包含离线训练子模块(提前训练好)和在线预测子模块。离线训练子模块采用多输入-单输出的长短期记忆网络(LSTM)模型,选取轨迹数据的经度、纬度、时间差、距离、速度、加速度作为特征,采用滑动窗口依次提取前10个时间步长的数据作为训练样本输入模型,第11个数据作为标签,对权重和偏置进行训练。在线预测子模块预测集装箱缺失轨迹点的经度和纬度,当载运工具/集装箱经过卫星信号被遮挡的地方造成轨迹缺失时,将轨迹点前10个时间点的数据输入已训练好的LSTM网络模型,预测值为该时间点的经纬度,并将预测经纬度值加入原轨迹序列。重复此操作,直到卫星信号恢复正常。轨迹预测效果如图3所示。
(6)候选路段筛选。候选路段筛选模块创建候选路段集,根据所使用的定位设备的定位误差确定MBR区域,搜索轨迹序列中每个轨迹点的邻近路段,如果路段在MBR区域之内,且路段限速值大于车辆速度,将此节点加入候选路段集,轨迹点到该候选路段的垂直投影点为候选点。
(7)联合概率计算。联合概率计算模块计算轨迹点的观测概率和转移概率。在计算观测概率时综合考虑距离和方向因素。考虑距离因素,假设定位设备的观测误差(观测点和候选点的距离)服从均值为0,方差为定位误差的标准差的高斯分布,考虑方向因素,观测概率被表示为候选路段方向角和载运工具速度方向角的余弦值,并将其限定在0~1范围内,二者乘积作为最终的观测概率。为了降低时间复杂度,将与观测点距离超过200米的路段的观测概率设置为0。转移概率被表示为相邻两个轨迹点的观测距离和对应候选点距离之差的指数函数,且两者差值越小,该候选点的概率越大。观测概率和转移概率的乘积为联合概率。
(8)匹配点确定。路段匹配模块从起始轨迹点开始逐步求解所有可达轨迹点的联合概率,直至到达最后一个轨迹点。从联合概率最大的轨迹终点回溯得到最优匹配路段,最为地图匹配的结果。轨迹匹配效果如图4所示。
步骤(9)在GIS地图可视化模块、状态监测与预警模块进行。
(9)轨迹可视化。接收最优匹配路段的轨迹点位置,通过远程数字化监控平台的Web GIS界面显示通过算法纠偏后的集装箱位置,访问行驶日志表可以获取原始定位轨迹数据并在地图上显示,并显示集装箱的其他信息。在集装箱信息查询管理模块可以通过箱号查询某个集装箱当前位置和信息,并在状态监测与预警模块显示集装箱的温湿度、压力等状态数据的历史变化图表。
与现有集装箱定位技术相比,本发明实施例的优点是:(1)集装箱在途定位借助于载运工具终端解决了集装箱定位与通信能耗高、电池寿命短的问题,集装箱监控终端只用于对集装箱非关联状态进行定位和监控;(2)通过集装箱和载运工具的关联绑定和集装箱的报警装置解决了多式联运过程中集装箱和载运工具的衔接问题,只有匹配成功的载运工具才能对集装箱进行运输操作,保证了集装箱的安全;(3)利用集装箱运动状态、定位数据和机器学习预测算法、匹配算法对轨迹点进行修正,相比提升硬件,降低了成本。
以上,包括本发明实施例不局限于具体实现实施方式,对于本领域的普通技术人员来说,可以根据本发明的技术构思做出其它各种相应的改变与变形,而所有这些改变与变形都应属于本发明权利要求的保护范围。
Claims (8)
1.一种多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***,其特征在于,所述***包括载运工具终端、集装箱终端、远程数字化监控平台;
载运工具终端在集装箱关联状态下启用,用于实现集装箱和载运工具的匹配、集装箱高精度定位信息和其他状态信息的采集,并将采集到的信息发送给远程数字化监控平台;
集装箱监控终端在集装箱非关联状态下启用,用于实现集装箱和载运工具的匹配、集装箱状态信息的采集,并将匹配结果和采集的信息发送至远程数字化监控平台;
远程数字化监控平台用于发送指令控制载运工具和集装箱的关联和解绑,根据集装箱返回的匹配结果设置集装箱-载运工具关联状态或非关联状态;远程数字化监控平台还根据接收到的信息来记录和显示载运工具和集装箱的标识信息和状态信息,并对集装箱的状态进行监测和预警。
2.如权利要求1所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***,其特征在于,
载运工具终端包括第一主控芯片、高精度定位模块、OBD接口、第一近程通信装置和第一远程通信装置;第一主控芯片分别与高精度定位模块、OBD接口、第一近程通信装置和第一远程通信装置电连接;
高精度定位模块用于获取高精度定位信息,并将高精度定位信息发送给第一主控芯片;
OBD接口连接所述载运工具的车载诊断***,以获取所述载运工具的状态信息,并将载运工具的状态信息发送给第一主控芯片;
第一近程通信装置用于与集装箱终端的第二近程通信装置密钥匹配,第一近程通信装置还用于获取集装箱的信息和传感器的信息,并将获取的信息发送给第一主控芯片;
第一主控芯片用于控制高精度定位模块、OBD接口、第一近程通信装置和第一远程通信装置工作;并将接收到的信息发送至远程数字化监控平台。
3.如权利要求2所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***,其特征在于,
所述高精度定位模块获取的高精度定位信息包括:载运工具的经纬度、方向角、瞬时速度、时间戳数据;
所述OBD接口获取所述载运工具的状态信息包括:载运工具的发动机转速、车速、油耗数据。
4.如权利要求1所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***,其特征在于,
集装箱终端包括第二主控芯片、定位模块、第二近程通信模块、第二远程通信装置、报警装置、电源;第二主控芯片分别与定位模块、第二近程通信装置、第二远程通信装置、报警装置、电源连接;
定位模块用于获取集装箱在非关联状态下的定位信息,并发送到第二主控芯片;
第二近程通信装置用于与载运工具终端第一近程通信装置密钥匹配,并通过第二远程通信装置将匹配结果发送给远程数字化监控平台;第二近程通信装置还用于获取传感器被激活后发送的数据信息,并转发给第二主控芯片;
报警装置用于在载运工具和集装箱匹配错误时发出报警;
电源用于为集装箱监控终端供电;
第二主控芯片用于控制定位模块、第二近程通信装置、第二远程通信装置、报警装置工作,并将接收到的信息发送至远程数字化监控平台。
5.如权利要求1所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***,其特征在于,
远程数字化监控平台包括轨迹填充及匹配模块、GIS地图可视化模块、集装箱信息查询管理模块、状态监测与预警模块、车-箱关联绑定模块、通信模块和数据库;
通信模块用于接收从载运工具终端以及集装箱终端处发送的信息,发送数据和控制指令给载运工具终端和集装箱终端;
数据库用于保存从载运工具终端以及集装箱终端处接收的信息,接收的信息中包括载运工具和集装箱的静态标识数据和动态状态数据;
车-箱关联绑定模块用于实现集装箱-载运工具的关联绑定;
集装箱信息查询管理模块用于访问数据库中载运工具和集装箱数据;
轨迹填充及匹配模块用于从数据库中读取集装箱轨迹动态数据,对集装箱轨迹数据进行填充和匹配,从而实现对集装箱轨迹数据进行修正;
GIS地图可视化模块用于将修正后的集装箱轨迹数据显示在电子地图上;
状态监测与预警模块用于根据载运工具和集装箱动态数据与预设的阈值进行对比,在超过预设的阈值时报警。
6.如权利要求5所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***,其特征在于,
车-箱关联绑定模块用于实现集装箱-载运工具的关联绑定,在集装箱装上载运工具之前,远程数字化监控平台向载运工具终端下发母钥,当集装箱进入载运工具第一近程通信装置的识别范围内时,进行密钥匹配,并通过第二远程通信装置将匹配结果返回给远程监控数字化平台;匹配成功则将集装箱设为关联状态,关联状态下远程数字化监控平台发送指令启用载运工具终端,匹配不成功则通过集装箱终端的报警装置报警,通过向远程数字化监控平台请求集装箱-载运工具解绑时,将集装箱设为非关联状态,非关联状态下远程数字化监控平台发送指令启用集装箱终端。
7.如权利要求5所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***,其特征在于,
轨迹填充及匹配模块包括轨迹预处理模块、路网数据预处理模块、缺失轨迹点预测模块、候选路段筛选模块、联合概率计算模块、路段匹配模块;
轨迹预处理模块用于对集装箱的轨迹动态数据进行预处理,并将预处理后的结果发送给缺失轨迹点预测模块;
路网数据预处理模块用于对集装箱所在区域的路网数据进行预处理,并将预处理后的结果发送给缺失轨迹点预测模块;
缺失轨迹点预测模块用于根据从轨迹预处理模块处接收到的结果,对集装箱缺失轨迹点进行预测,并将预测的结果发送给候选路段筛选模块;
候选路段筛选模块用于根据缺失轨迹点预测模块发送的预测的结果创建候选路段集,并将候选道路集发送给联合概率计算模块;
联合概率计算模块用于根据候选道路集计算轨迹点的观测概率和转移概率的乘积,乘积的结果为轨迹点的联合概率,并将轨迹点的联合概率发送给路段匹配模块;
路段匹配模块用于从起始轨迹点开始逐步求解所有可达轨迹点的联合概率,直至到达最后一个轨迹点,从联合概率最大的轨迹终点回溯得到最优匹配路段,为地图匹配的结果,并将匹配的结果发送给GIS地图可视化模块。
8.如权利要求7所述的多式联运集装箱数字化关联与高精度定位追踪***,其特征在于,
轨迹预处理模块用于根据集装箱与载运工具进行关联绑定的定位起止时间约束条件,从数据库提取相应轨迹数据;当相邻轨迹点距离未超过设置的距离阈值且速度小于速度阈值时,判定轨迹点为冗余点,进行删除;当速度超过最高限速或经纬度超过地理围栏经纬度限制时,判定轨迹点为异常点,进行删除,并删除速度为0的轨迹点,以及删除经纬度缺失的轨迹点,并将预处理后的结果发送给缺失轨迹点预测模块;
路网数据预处理模块用于获取所在区域的路网数据,建立有向图提取道路节点和路段,将道路的交叉点或终点加入节点集,将两节点之间的路段加入边集,并将路网数据预处理的结果发送给缺失轨迹点预测模块;
缺失轨迹点预测模块用于预测集装箱缺失轨迹点的经度和纬度,当载运工具/集装箱经过卫星信号被遮挡的地方造成轨迹缺失时,将轨迹点前N个时间点的数据输入已训练好的LSTM网络模型,预测值为该时间点的经纬度,并将预测经纬度值加入原轨迹序列,重复此操作,直到卫星信号恢复正常;离线训练时选取轨迹数据的经度、纬度、时间差、距离、速度、加速度作为特征,采用滑动窗口依次提取前N个时间步长的数据作为训练样本输入多输入-单输出的长短期记忆网络LSTM模型,第N+1个数据作为标签,对权重和偏置通过模型进行训练;
候选路段筛选模块用于创建候选路段集,根据所使用的定位设备的定位误差确定MBR区域,搜索轨迹序列中每个轨迹点的邻近节点,如果某个路段在MBR区域之内,且路段限速值大于车辆速度,将此路段加入候选路段集,轨迹点到该候选路段的垂直投影点为候选点;
联合概率计算模块用于计算轨迹点的观测概率和转移概率,在计算观测概率时综合考虑距离和方向因素,考虑距离因素,预设观测点和候选点的距离服从均值为0,方差为定位误差的标准差的高斯分布,考虑方向因素,观测概率被表示为候选路段方向角和载运工具速度方向角的余弦值,并将其限定在0~1范围内,二者乘积作为最终的观测概率;将与观测点距离超过预设距离长度的路段的观测概率设置为0,转移概率被表示为相邻两个轨迹点的观测距离和对应候选点距离之差的指数函数,且两者差值越小,该候选点的概率越大,观测概率和联合概率的乘积为联合概率,并将计算结果发送给路段匹配模块;
路段匹配模块用于从起始轨迹点开始逐步求解所有可达轨迹点的联合概率,直至到达最后一个轨迹点,从联合概率最大的轨迹终点回溯得到最优匹配路段,为地图匹配的结果,并将道路匹配结果发送给GIS地图可视化模块。
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